自适应融合的长期目标跟踪算法

为了完成复杂场景中的长期视觉跟踪任务,解决尺度变化、外观变化和跟踪失败等问题,提出了一种双模型融合的长期跟踪算法.首先,将稀疏核相关滤波模型和颜色模型得到的跟踪响应进行自适应融合,构成更具鲁棒性的跟踪结果;然后,利用响应最大值来判断目标跟踪是否成功,并通过随机抽样学习用于在跟踪失败情况下重新检测目标的CUR滤波器,实现长期跟踪.在大规模基准数据集上的实验结果表明,算法在效率、准确性和鲁棒性方面优于现有相关跟踪算法.     

基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪

针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件.     

基于栈式稀疏自编码多特征融合的快速手势识别方法

针对复杂背景下手势分割提取效果不佳、图像识别率不高、识别困难等问题,研究多特征融合的快速手势识别方法.利用YCbCr颜色空间模型,构建肤色分布模型,从复杂背景中去除大部分非肤色的干扰,从而实现手势分割;接着采用5层栈式稀疏自编码网络框架,分别提取手势感兴趣区域（region of interest,ROI）的纹理图像、形状图像和显著视觉图像作为自编码网络输入,将提取到的不同类型的特征进行线性融合;最后使用基于径向基核函数（radial basis function,RBF）的支持向量机（support vector machine,SVM）分类器进行融合特征数据分类,从而实现不同类型的手势识别.实验结果表明,相比其他手势识别方法,本文方法识别率较高,提取特征更具有代表性,平均识别率可达95.05%.      

基于模糊集-证据理论-层次分析法的车辆运行风险评估

为研究车辆运行风险等级,通过模糊集理论和DS证据融合算法,研究不同因素在不同风险等级的概率隶属值,运用层次分析法计算不同因素对车辆运行风险系统的权重值,通过加权计算车辆运行综合因素发生不同等级风险的概率和综合风险值。通过对湖南省高速公路某一路段作为实例分析,研究表明：该路段整体车辆运行风险是中等等级风险。因此,模糊集-DS证据理论-AHP的方法对车辆运行风险评估是行之有效的。     

基于无监督学习的实时公交动态调度的研究

针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

AP 数据源融合算法构建基因调控网络

针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.     

基于信息技术在高职公选课中的设计与应用--以广东某职业技术学院为例

公选课是高职院校课程体系中的重要构成,在高职人才综合素质培养中有重要意义。目前,高职院校在开设公选课时存在一些问题和不足。随着信息技术在教育上的应用,将其应用于公选课的选课、教学、考核、教学评价等整个完整系统中,能够全方位的满足学生、教师的需要,从而不断优化教学过程,提高公选课教学质量、降低教学成本。     

基于DFDT人才系统培养模式研究与实现——计算机应用技术专业

文章阐述了基于DFDT(双融双轨制,Double Fusion Double Track)人才系统培养模式的设计过程。通过对计算机应用技术专业DFDT人才系统培养职业能力标准、职业能力层次结构目标及规格的研究设计,确立在人才系统培养的高职阶段以"学业与职业融合,课程与岗位融通"的"双融型"人才系统培养为理念,实施"实践渗透型学院课程"与"实际工作型企业课程"并行开设的双轨制教学组织模式,通过该模式的理论研究和实践建设,进一步夯实学院质量工程建设基础,深化学院教育教学组织模式改革,同时也为相关专业人才系统培养提供理论依据。     

激光间接驱动聚变内爆流体不稳定性研究

激光间接驱动惯性约束聚变(ICF)内爆过程多层靶球各个界面发生的流体力学不稳定性是影响聚变点火成功的关键因素.为深入了解内爆过程这样不稳定性的发生、发展和它对聚变点火的影响,研制成了研究内爆多介质辐射流体力学过程的高精度二维(局部三维)大型LARED-S程序,并在长期研究实践中不断发展和改善.该程序模拟结果与不稳定性线性和弱非线性解析结果,以及非线性激波管实验结果都很好符合.应用这一程序,进行了大量数值模拟研究,结合理论模型分析,获得了大量流体力学不稳定性发展和演化的重要结果和物理规律认识.获得了具有不同密度、速度、磁场分布的Rayleigh-Taylor(RT)和Kelvin-Helmholtz(KH)不稳定性的线性增长率,以及它们在不可压缩条件下的弱非线性发展的解析解,表明了两者在不同Froude数、密度过渡层厚度、速度剪切层下的竞争关系;通过数值模拟,发现弱预热条件下烧蚀RT不稳定性二次谐波非线性发展导致不稳定增长尖钉(Spike)断裂的重要过程;数值模拟进一步揭露了强预热条件下,烧蚀RT不稳定性非线性发展导致不稳定增长尖钉出现射流状结构,气泡发生加速;还发现强烈的电子热传导使初始单模扰动的KH不稳定性大大削弱,然而却可能使两模扰动非线性发展增大混合尺度.在神光II激光装置上开展了一系列烧蚀RT不稳定性实验.平面靶烧蚀加速飞行轨迹实验结果与LARED-S模拟结果的比较表明腔壁辐射源能流明显小于激光注入孔的辐射能流,且辐射源的非平衡Planckian谱对靶的飞行轨迹和扰动增长有重要影响.实验分别观测到初始小扰动幅度烧蚀RT明显的增长和初始大扰动幅度尖钉变窄和气泡变宽的清晰物理图像.通过提高空间分辨率,实验获得了二次和三次谐波的增长数据.模拟结果与实验结果相符合.神光II激光装置上开展的流体不稳定性实验考核了LARED-S程序的一维和二维计算.在上述理论和实验认识基础上,进行了ICF聚变点火靶物理研究.主要研究靶丸内外表面单球谐模扰动、辐射不对称性、内爆热斑界面不稳定性、黑腔辐射M带以及氘氚(DT)主燃料低阶模面密度不均匀性等物理过程对ICF内爆流体不稳定性的影响.对于ICF间接驱动初始烧蚀层外表面和DT冰内表面的单模粗糙度扰动和辐射驱动不对称性扰动,获得了不稳定性增长规律,提高了热斑界面扰动增长对点火影响和黑腔M带X射线能谱对内爆稳定性影响的物理认识.模拟研究表明DT主燃料面密度不均匀严重影响内爆动能转换为燃料内能的效率和内爆惯性约束时间.研究结果不仅对研究ICF内爆点火有重要参考价值,而且对发生在天体和自然界中流体不稳定性的物理本质理解会有帮助.     

基于地理信息的消防安全智能传感终端系统

面向消防灾害现场信息获取与灾害预警需求,本文在基于地理信息、物联网等多技术融合的基础上,设计低功耗消防智能传感终端、中间设备和整套管理应用系统软件,以解决城市消防建筑单位的监测网络化、智能化和远程化问题。